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7/25/2019 Pacientes y Sistema Experto
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Deteccin de la condicin de un paciente por enfermedad opor condicin fsica utilizando un sistema experto
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ndice
Resumen3
Antecedentes 4
Planteamiento del Problema .................................................................... 7
Objetivo General ...................................................................................... 7
Justificacin .............................................. Error! Marcador no definido.
Objetivos Especficos ............................... Error! Marcador no definido.
Marco Terico .......................................................................................... 7
Estado del Arte 13
Cronograma ............................................. Error! Marcador no definido.
Anexo 1 15
Anexo 2. 28
Referencias32
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Resumen
En los ltimos aos la medicina ha tenido un avance tecnolgico bastante
notorio ya que hoy en da se buscan nuevas mejoras tecnolgicas para la
prevencin e incluso la cura de algunas enfermedades, para el ser
humanos realizar dicha investigacin para conocer e incluso poder alargar
la vida de un paciente perviviendo dichas enfermedades o detectndolas
tiempo.
La propuesta de este trabajo es sobre la investigacin de la deteccin de
enfermedades ya se por enfermedad natural o por condicin fsica a travs
de un sistema experto.
Antecedentes
Los sistemas expertos son la rama de la inteligencia artificial que hace
uso del conocimiento especializado para resolver ciertos
problemas[Riley,2009], tambin son conocidos como programas basados
en conocimientos [Amador,1996],pero en el ao de 1999 Jackson deca
que eran conocidos como mquinas que piensan y razonan como un
experto en cierta especialidad o campo[Jackson,1999],otro concepto es
que son sistemas computacionales que ejecuta un proceso derazonamiento similar al que realiza un experto humano [Badiru,1992].
Las ventajas de los sistemas experto son: la mayor disponibilidad, costos
reducido, peligro reducido, permanencia, experiencia mltiple, mayor
confiabilidad, respuesta rpida, bases de datos inteligentes [Riley,2009],
otras ventajas de estos son Los conocimientos de un sistema experto
pueden ser copiados y almacenados fcilmente, siendo muy difcil la
prdida de stos [Amandor,1996], al igual de poder trabajar en entornos
hostiles y peligrosos [Martin, 2003] , y siempre estar disponibles
ininterrumpidamente de da y noche, ofreciendo siempre su mximodesempeo
Existen diferentes tipos de sistemas operativos cada autor maneja sus
definiciones de los diferentes tipos de sistemas expertos, en 1989 se
manejaban estos tipos basados en reglas, basados en casos cbr (case
Based Reasoning). basados en redes [castillo, 1989], despus en el 1996
eran conocidos como independientes, hbridos y dedicados [amador,
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1996], en el 2003 se manejaron solo dos tipos deterministas y
estocsticos [Martin, 2003], para el 2010 Ponce los manejo con estos
nombres, diagnostico, diseo y planeacin [Ponce,2010].
Se dice que los sistemas expertos tienen muchas aplicaciones y se han
aplicado casi a todos los campos del conocimiento. Algunos se handiseado cmo herramientas de investigacin, mientras que otros
satisfacen importantes funciones de negocio e industriales. Un ejemplo de
sistema experto usado en negocios de rutina es el sistema XCON
[Riley,2009]. Crdoba dice que los sistemas expertos tienen como
principales aplicaciones las gestiones empresariales debido a que; Casi
todas las empresas disponen de un ordenador que realiza las funciones
bsicas de tratamiento de la informacin: contabilidad general, decisiones
financieras, gestin de la tesorera, planificacin, etc. Este trabajo implica
manejar grandes volmenes de informacin y realizar operaciones
numricas para despus tomar decisiones[Riley,2009]. Esto crea un
terreno ideal para la implantacin de los Sistemas Expertos. Adems, los
Sistemas Expertos tambin se aplican en la contabilidad en apartados
como: Auditoria (es el campo en el que ms aplicaciones de Sistemas
Expertos est realizando) Fiscalidad, planificacin, anlisis financiero y la
contabilidad financiera. [ Crdoba, 1988]. Madruga menciona que las
principales aplicaciones de los sistemas expertos son las relacionadas
con el mundo empresarial. Esto se debe a que resultan muy tiles en
funciones como la contabilidad, tesorera, gestiones internas.
El campo que ms aplicaciones de sistemas expertos est realizando es
el de la auditora [Madruga,2013]. Jackson piensa que las aplicaciones
dependen del tipo de problema a resolver, los mbitos de aplicacin en
los que ms se han utilizado los sistemas basados en el conocimiento son
los siguientes: Sistemas de ayuda a la toma de decisiones, Configuracin,
Diagnstico, etc. [ Jackson, 1999] Uno de los sistemas expertos que
mejor dieron resultado fue el XCOM el sistema XCON es probablemente
uno de los sistemas expertos de usos rutinario ms exitoso y ahorra a la
DEC millones de dlares al ao, reduce el tiempo para configurar los
pedidos y mejorar su exactitud. XCON puede configurar una orden
promedio en cerca de dos minutos, quince veces ms rpido que un ser
humano. [Riley,2009].
Las reglas de un sistema experto Riley nos dice que son naturaleza
modular, medios de explicacin, semejanza con el proces cognitivo
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humano. [Riley,2009]. Badiru dice que las reglas son Obtener las
limitaciones de los datos, Generar estructuras candidatas, Predecir
espectros de masa con los candidatos, Comparar los resultados con los
datos. [Badiru,1992]. y Ponce nos dice que son base de conocimiento,
motor de inferencia, Subsistema de explicacin, limitaciones.
[ponce,2010].
En los sistemas expertos existen diferentes tipos en esta ocasin
hablamos de los sistemas expertos hbridos el cual Riley nos dice que
son, Sistemas hbridos inteligentes que denotan a los sistemas software
que emplean, en paralelo, una combinacin de modelos de Vida artificial,
mtodos y tcnicas de stos subcampos como Neuro-Fuzzy
programacin, Sistemas Difusos expertos, Sistemas, Conexionistas
expertos, Redes neuronales evolutivas. [Riley,2009] Jackson dice que
Son una tcnica para captar el conocimiento tcito de un dominio muy
especfico proveniente de los empleados habilidosos de la organizacin. [
Jackson, 1999] otra definicin es la de Amador que nos dice que, en este
caso, al igual que ocurra con los sistemas expertos independientes,
tambin se emplean como soporte fsico un nico ordenador.
Otro tipo de sistema experto son los embebidos el cual Arilla nos dice que
Un sistema embebido consiste en un sistema de computacin cuyo
hardware y software estn especficamente diseados y optimizados para
resolver un problema concreto eficientemente [Riley,2009]. El trmino
"embebido" (tambin se le conoce como empotrado) hace referencia al
hecho que la electrnica o el sistema electrnico de control es una parte
integral del sistema en que se encuentra. [Arilla, 2009]. Otra definicin es
la de amador la cual dice que un sistema experto en este caso se
encuentra incrustado y difuminado dentro de una aplicacin ms general y
no resulta posible distinguirlo, como elemento independiente, de entre el
resto de componentes que integran el programa principal.
Los sistemas expertos nos ayudan a resolver muchos problemas, pero
tambin tiene sus problemas y limitaciones las cuales Madruga nos
menciona y las describe como Sentido comn: Para un Sistema Experto
no hay nada obvio [Riley,2009]. Por ejemplo, un sistema experto sobre
medicina podra admitir que un hombre lleva 40 meses embarazado, a no
ser que se especifique que esto no es posible ya que un hombre no
puede gestar hijos. Lenguaje natural: Con un experto humano podemos
mantener una conversacin informal mientras que con un Sistema
Experto no podemos.
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Capacidad de aprendizaje:
Cualquier persona aprende con relativa facilidad de sus errores y de
errores ajenos, que un SE haga esto es muy complicado. Perspectiva
global: Un experto humano es capaz de distinguir cuales son las
cuestiones relevantes de un problema y separarlas de cuestionessecundarias [Riley,2009].
Capacidad sensorial.
Un sistema experto carece de sentidos. Flexibilidad: Un humano es
sumamente flexible a la hora de aceptar datos para la resolucin de un
problema. Conocimiento no estructurado: Un sistema experto no es capaz
de manejar conocimiento poco estructurado. [Madruga,2013]. tambin
Amador maneja sus problemas y limitaciones Tienen una nocin muy
limitada acerca del contexto de problema, y no pueden percibir todas las
cosas que un experto humano puede apreciar de una situacin Pueden
existir decisiones que slo son de competencia para un ser humano y no
una mquina. No saben cmo subsanar sus limitaciones, no son capaces
de trabajar en equipo o investigar algo nuevo. Son muy costosos de
desarrollar y mantener[Riley,2009]. Tareas que realiza un Sistema
Experto Monitorizacin.
Los Sistemas Expertos carecen de sentido comn, para un sistema
experto no hay nada obvio adems no podemos mantener una
conversacin informal con estos sistemas. Para un sistema experto es
muy complicado de aprender de sus errores y de errores ajenos. [
Nilsson,2001]. Riley en 2009 nos dice por que utilizar un sistema experto
Con la ayuda de un Sistema Experto, personas con poca experiencia
pueden resolver problemas que requieren un "conocimiento formal
especializado". [Riley,2009] al igual que Jackson deca que Los Sistemas
Expertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de forma
ms rpida que los expertos humanos. [ Jackson, 1999] otro que
explicaba por qu utilizar un sistema experto fue Crdoba quien deca que
Los Sistemas Expertos razonan, pero en base a un conocimiento
adquirido y no tienen sitio para la subjetividad. [ Crdoba, 1988] al igualque Madruga quien dice que Se ha comprobado que los Sistemas
Expertos tienen al menos, la misma competencia que un especialista
humano. cuando los expertos humanos en una determinada materia son
escasos [Riley,2009].
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Planteamiento del Problema
Detectar las enfermedades, diferencindolas entre enfermedad natural o
enfermedad por condicin fsica etc.
Hiptesis
Si se aplica el sistema experto que detecta las enfermedades, se espera
obtener la deteccin de la enfermedad.
Objetivo General
Utilizar un sistema experto que detecte las enfermedades y pueda indicar
si es enfermedad natural o enfermedad por condicin fsica
Marco Terico
Inteligencia artificial [Bellman, 1978] [Haugeland, 1985] [Charniak, 1985]
Teora de sistemas expertos [Riley,2009] [Amador,1996] [Jackson,1999]
[Badiru,1992].
Sistemas expertos [Riley,2009] [Amador,1996] [Jackson,1999]
[Badiru,1992] [Martin, 2003][Ponce,2010][Madruga,2013]
Definicin y caractersticas de los sistemas expertos [Martin, 2003]
[Ponce,2010] [Madruga,2013]
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Razones por las que hay que utilizar un sistema experto [Jackson,1999]
[Badiru,1992] [Martin, 2003] [Ponce,2010]
Tipos de sistemas expertos [Riley,2009] [Amador,1996] [Jackson,1999]
[Badiru,1992] [Martin, 2003] [Ponce,2010] [Madruga,2013]
Aplicaciones de los sistemas expertos [Riley,2009] [Amador,1996]
[Jackson,1999] [Badiru,1992] [Martin, 2003] [Ponce,2010] [Madruga,2013]
Metodologa para la construccin de un sistema experto [Riley,2009]
[Amador,1996] [Martin, 2003] [Ponce,2010] [Madruga,2013]
Transferencia de experiencia de un sistema experto [Martin, 2003]
[Ponce,2010] [Madruga,2013]
Sistemas expertos y la medicina [Riley,2009] [Amador,1996] [Martin,
2003] [Ponce,2010] [Madruga,2013]
Inteligencia artificial en la medicina [Riley,2009] [Amador,1996] [Martin,
2003] [Ponce,2010] [Madruga,2013] [Bellman, 1978] [Haugeland, 1985]
[Charniak, 1985]
La siguiente informacin se encuentra en anexo 1
Estado del arte
Sistemas expertos educativos en medicina: mecca, un ejemplo
[Vivian,20013]
Dendral - el primer sistema experto basado en conocimiento[santana,2009]
Sistema experto para control inteligente de las variables ambientales de
un edificio energticamente eficiente [sierra,2000]
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Sistema experto difuso para determinar perfiles criminolgicos
[Cardona,2010]
Diag., un sistema experto para el diagnstico de anomalas craneofaciales
[Guevara,2013]
La siguiente informacin se encuentra en anexo 2
MARCO METODOLOGICO
Implementacin de un sistema Experto para el diagnstico de desnutricin en
nios menores de 5 aos utilizando lgica Fuzzy [Marn,2013]
IMPLEMENTACIN DE UN SISTEMA EXPERTO COMO APOYO EN EL DIAGNSTICO
DE ENFERMEDADES Y MANEJO DE EXPEDIENTES CLNICOS [lvarez,2013]
Sistemas expertos en el diagnstico diferencial en el diagnstico de las
hipercalcemias [Prez,1994]
Sistema experto de diagnstico mdico del sndrome de guillan barre [Soto,
2002]
Sistema en el diagnstico de enfermedades [Garzn,2000]
Un sistema experto difuso en la Web para diagnstico de diabetes
[Gutirrez,2015]
Sistema experto basado en casos para el diagnstico de la hipertensin arterial
[Rodrguez,2011]
Metodologas para el desarrollo de sistemas multi-agente [Gomez,2003]
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Objetivos particulares
Diferenciar entre enfermedades naturales y enfermedades por condicin fsica
Existen sistemas expertos que permiten detectar infecciones a partir de
exmenes de sangre, cultivos de bacterias otros permiten hacer el diagnsticomdico y formulaciones de medicamentos a partir de los sntomas que reporta
el paciente [Garzn,2000]
Para la deteccin de enfermedades de deben realizar una clasificacin de las
distintas enfermedades naturales o por condicin fsica.
Consultar a los distintos expertos
Desarrollo de la base de datos de las enfermedades
Presentacin de los resultados
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ANEXO 1
Sistemas expertos
En 1978 se deca que la inteligencia artificial era la automatizacin de actividades que
vinculamos con procesos de pensamiento humano y actividades tales como toma de
decisiones, resolucin de problemas y aprendizaje [Bellman, 1978], en 1985 se dieron a
conocer dos nuevas definiciones de Inteligencia Artificia una de ellas es la interesante
tarea de lograr que las computadoras piensen como maquinas con mente [Haugeland,
1985], la otra es el estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos
computacionales [Charniak, 1985], adems tambin se piensa que la IA es un campo de
estudios que se enfoca en la explicacin y emulacin de la conducta inteligente en funcin
de procesos computacionales [Schalkoff, 1990],en la inteligencia artificia existen varias
ramas las cual en esta ocasin vamos a tomar la rama de los sistemas expertos.
Riley en 2009 deca que los sistemas expertos son la rama de la inteligencia artificial que
hace uso del conocimiento especializado para resolver ciertos problemas [Riley,2009],
tambin son conocidos como programas basados en conocimientos [Amador,1996],pero
en el ao de 1999 Jackson deca que eran conocidos como mquinas que piensan y
razonan como un experto en cierta especialidad o campo [Jackson,1999],otro concepto
es que son sistemas computacionales que ejecuta un proceso de razonamiento similar al
que realiza un experto humano [Badiru,1992].
Se dice que las ventajas de los sistemas experto son: la mayor disponibilidad, costos
reducido, peligro reducido, permanencia, experiencia mltiple, mayor confiabilidad,respuesta rpida, bases de datos inteligentes [Riley,2009], otras ventajas de estos son Los
conocimientos de un sistema experto pueden ser copiados y almacenados fcilmente,
siendo muy difcil la prdida de stos [Amandor,1996], al igual de poder trabajar en
entornos hostiles y peligrosos [Martin, 2003] , y siempre estar disponibles
ininterrumpidamente de da y noche, ofreciendo siempre su mximo desempeo.
Existen diferentes tipos de sistemas operativos cada autor maneja sus definiciones de los
diferentes tipos de sistemas expertos, en 1989 se manejaban estos tipos basados en
reglas, basados en casos cbr (case Based Reasoning). basados en redes [castillo, 1989],
despus en el 1996 eran conocidos como independientes, hbridos y dedicados [amador,1996], en el 2003 se manejaron solo dos tipos deterministas y estocsticos [Martin, 2003],
para el 2010 Ponce los manejo con estos nombres, diagnostico, diseo y planeacin
[Ponce,2010].
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La etapa de desarrollo de los sistemas expertos depende a los autores Luis amador maneja
estas etapas definicin del problema, bsqueda del experto o de la fuente del
conocimiento, identificacin de los conceptos, seleccin del soporte: hardware y
software, adquisicin del conocimiento, representacin del conocimiento, desarrollo de
un prototipo, adquisicin del conocimiento y mantenimiento y actualizacin [Amador,
1996], mientras que Riley solo maneja 3 etapas desarrollo, utilizacin, mantenimiento[Riley,2009], Harmon tiene 5 etapas las cuales son Identificacin, Conceptualizacin,
Formalizacin, Implementacin, Prueba [Harmon,1988], mientras Martin maneja 6
etapas Conceptualizacin, Formalizacin, Implementacin, Prueba, Integracin,
Mantenimiento. [Martin, 2003], los cales todas las etapas son parecidas a pesar de los
diferentes conceptos que manejan los autores.
La etapa de desarrollo llamada identificacin trata que los desarrolladores y expertos
identifican los problemas y subproblemas, formulan los objetivos globales del sistema y
definen las necesidades de hardware y software. En esta etapa se estudia tambin la
relacin costo-beneficio esperada. [Amador, 1996], adems de determina lascaractersticas del problema. En esta etapa se pretende determinar la naturaleza del
problema y los objetivos precisos que indique exactamente cmo se espera que el sistema
experto contribuya a la solucin de los problemas.
Existir una interaccin entre experto e ingeniero. Cuando el experto en el dominio
muestre distintos casos, el ingeniero del conocimiento desarrolla una "primera"
descripcin del problema. Normalmente el experto no est de acuerdo con ella, o, mejor
dicho, no siente que se representa el problema en su totalidad, entonces el ingeniero
reformular la descripcin. Esta actividad continua hasta que ambos estn de acuerdo en
la descripcin. [Harmon,1988], tambin es considerable que previo al inicio del desarrollo
de cualquier tipo es de suma importancia que se realice una descripcin lo ms detallas
pasible de la cuestin que se va intentar resolver [Amador,1996], y determinar las
caractersticas del problema [Martin, 2003].
La etapa de conceptualizacin es disear estructuras para organizar el conocimiento
[Amador, 1996], adems de que una vez que se ha identificado el problema en el cual el
sistema experto debe actuar, la siguiente etapa consiste en encontrar el conocimiento
ms fino. Encontrar conceptos que representen el conocimiento.
En el proceso de desarrollo de un sistema experto no slo debe ser iterativa cada etapa,
sino que tambin deben serlo las relaciones entre etapas. Como cada etapa es ms
detallada que la etapa anterior, cualquiera de ellas puede descubrir un fallo en la etapa
precedente. La omisin de un elemento clave en la descripcin puede provocar
incongruencias en la etapa de identificacin, esto induce a una revisin de los objetivos.
Podemos notar que el desarrollo del sistema expertos es cclico en estas dos etapas
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preliminares. [harmon,1988] al igual que inferir posibles consecuencias a partir de una
situacin problema [Martin, 2003].
La etapa de conceptualizacin se refiere a desarrollar planes para llegar a las metas
[harmon,1988], y a realizar formulacin de las reglas que incorporen el conocimiento. Se
pretende en esta ocasin usar las herramientas y tcnicas predeterminadas paraimplementar una primera versin o prototipo del sistema. Este prototipo est destinado
a evaluar los progresos que se van haciendo, y, por ende, retornar a etapas anteriores si
es necesario. [Amador, 1996], [Martin 2003].
Se dice que los sistemas expertos tienen muchas aplicaciones y se han aplicado casi a
todos los campos del conocimiento. Algunos se han diseado cmo herramientas de
investigacin, mientras que otros satisfacen importantes funciones de negocio e
industriales. Un ejemplo de sistema experto usado en negocios de rutina es el sistema
XCON [Riley,2009]. Crdoba dice que los sistemas expertos tienen como principales
aplicaciones las gestiones empresariales debido a que; Casi todas las empresas disponen
de un ordenador que realiza las funciones bsicas de tratamiento de la informacin:
contabilidad general, decisiones financieras, gestin de la tesorera, planificacin, etc.
Este trabajo implica manejar grandes volmenes de informacin y realizar operaciones
numricas para despus tomar decisiones. Esto crea un terreno ideal para la implantacin
de los Sistemas Expertos. Adems, los Sistemas Expertos tambin se aplican en la
contabilidad en apartados como: Auditoria (es el campo en el que ms aplicaciones de
Sistemas Expertos est realizando) Fiscalidad, planificacin, anlisis financiero y la
contabilidad financiera. [ Crdoba, 1988]. Madruga menciona que las principales
aplicaciones de los sistemas expertos son las relacionadas con el mundo empresarial. Esto
se debe a que resultan muy tiles en funciones como la contabilidad, tesorera, gestiones
internas
El campo que ms aplicaciones de sistemas expertos est realizando es el de la auditora
[Madruga,2013]. Jackson piensa que las aplicaciones dependen del tipo de problema a
resolver, los mbitos de aplicacin en los que ms se han utilizado los sistemas basados
en el conocimiento son los siguientes: Sistemas de ayuda a la toma de decisiones,
Configuracin, Diagnstico, etc. [ Jackson, 1999] Uno de los sistemas expertos que mejor
dieron resultado fue el XCOM el sistema XCON es probablemente uno de los sistemas
expertos de usos rutinario ms exitoso y ahorra a la DEC millones de dlares al ao, reduce
el tiempo para configurar los pedidos y mejorar su exactitud. XCON puede configurar una
orden promedio en cerca de dos minutos, quince veces ms rpido que un ser humano.
[Riley,2009].
El programa R1 (luego llamado XCON, por Configurador Experto) era un sistema de
produccin basado en reglas escrito en OPS5 por John P. McDermott de CMU en 1978
para asistir a los pedidos de los sistemas de computadores VAX de DEC (Digital Equipment
Corporation) seleccionando los componentes del sistema de acuerdo a los
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requerimientos del cliente. [Madruga,2013] XCON se us por primera vez en la planta de
DEC en Salem, New Hampshire. Este tena alrededor de 2500 reglas. Para 1986, haba
procesado 80000 rdenes y alcanzaba un 95-98% de precisin. Se estimaba que le
ahorraba a DEC 25 millones de dlares al ao reduciendo la necesidad de dar a los clientes
componentes gratuitos cuando los tcnicos cometan errores, aumentando la velocidad
del proceso de ensamblaje e incrementando la satisfaccin del cliente. [Nilsson,2001]XCON interactu con el personal de Ventas, haciendo preguntas crticas antes de imprimir
una hoja de especificaciones para un sistema coherente y efectivo. [Alty,1984] Riley
describe los sistemas expertos utilizados en la ingeniera y nos dice cuales son y para que
los utilizan Reactor: diagnosticar/remediar accidentes de reactor, Delta:
diagnosticar/remediar locomotoras GE, Steamer: instruir en operacin, planta de energa
a vapor. [Riley,2009] Riley y Jackson nos dicen que los elementos que componen a un
sistema experto son interfaz de usuario, medio de explicacin, memoria activa: en base
de datos global, mecanismo de inferencia, agenda, medio para la adquisicin del
conocimiento. [Riley,2009], [jackson,1999] mientras que amador maneja Base de
conocimientos, Base de hechos, Motor de inferencia, Interface hombre-mquina.[Amador,1996] y Nilsson nos describe 3 elementos Esencialmente son tres los elementos
que componen un Sistema Experto, por un lado, la base de datos en la cual se refleja el
saber a escala elemental, por otro, la interfaz, autntico programa al uso utilizado por el
sistema con un doble propsito, para comunicarse con el usuario a la vez que manejar y
trabajar con la base de datos. El tercer elemento de un Sistema Experto es un ente
abstracto llamado Base de Conocimiento, que surge de la interaccin de la base de datos
con la interfaz, de manera que convierte el conocimiento elemental en procedimental,
para poder ser utilizado por el sistema, es por decirlo de alguna forma un conocimiento
operativo. [ Nilsson,2001].
Las reglas de un sistema experto Riley nos dice que son naturaleza modular, medios de
explicacin, semejanza con el proces cognitivo humano. [Riley,2009]. Badiru dice que las
reglas son Obtener las limitaciones de los datos, Generar estructuras candidatas, Predecir
espectros de masa con los candidatos, Comparar los resultados con los datos.
[Badiru,1992]. y Ponce nos dice que son base de conocimiento, motor de inferencia,
Subsistema de explicacin, limitaciones. [ponce,2010].
En los sistemas expertos existen diferentes tipos en esta ocasin hablamos de los sistemas
expertos hbridos el cual Riley nos dice que son, Sistemas hbridos inteligentes que
denotan a los sistemas software que emplean, en paralelo, una combinacin de modelosde Vida artificial, mtodos y tcnicas de stos subcampos como Neuro-Fuzzy
programacin, Sistemas Difusos expertos, Sistemas, Conexionistas expertos, Redes
neuronales evolutivas. [Riley,2009] Jackson dice que Son una tcnica para captar el
conocimiento tcito de un dominio muy especfico proveniente de los empleados
habilidosos de la organizacin. [ Jackson, 1999] otra definicin es la de Amador que nos
dice que, en este caso, al igual que ocurra con los sistemas expertos independientes,
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tambin se emplean como soporte fsico un nico ordenador. El conjunto de hardware y
software aparece como entorno cerrado, sin interaccin alguna con otros sistemas
expertos, sean estos de la tipologa que sean. En reas de aplicacin como son las militar
o la industrial, resultan bastante frecuentes el que utilicen programas de este tipo.
[Amador,1996] y Badiru dice que Los sistemas hbridos buscan construir mecanismos ms
potentes utilizando menos esfuerzo que el que se requiere cuando se usa en un solosistema inteligente. [Badiru,1992].
Otro tipo de sistema experto son los embebidos el cual Arilla nos dice que Un sistema
embebido consiste en un sistema de computacin cuyo hardware y software estn
especficamente diseados y optimizados para resolver un problema concreto
eficientemente. El trmino "embebido" (tambin se le conoce como empotrado) hace
referencia al hecho que la electrnica o el sistema electrnico de control es una parte
integral del sistema en que se encuentra. [Arilla, 2009]. Otra definicin es la de amador
la cual dice que un sistema experto en este caso se encuentra incrustado y difuminado
dentro de una aplicacin ms general y no resulta posible distinguirlo, como elementoindependiente, de entre el resto de componentes que integran el programa principal. Su
labor, por lo general, se suele concretar en la ejecucin de una actividad ms de la que
conforman el grueso del procesamiento global que efectuar el programa central.
[Amador,1996], al igual que madruga quien dice que El mundo de los sistemas embebidos
y los dispositivos mviles es cada vez ms importante en la vida cotidiana. Ya sea en
avinica, la industria del automvil y transporte, telfonos mviles, las aplicaciones de
consumo, as como en la gestin de las aplicaciones ms convencionales, los factores de
la movilidad y el progreso en la integracin de los componentes tecnolgicos que afectan
a la arquitectura de las aplicaciones mviles son cada vez ms evidentes. [Madruga,2013].
Los sistemas expertos nos ayudan a resolver muchos problemas, pero tambin tiene sus
problemas y limitaciones las cuales Madruga nos menciona y las describe como Sentido
comn: Para un Sistema Experto no hay nada obvio [Bellman, 1978] Por ejemplo, un
sistema experto sobre medicina podra admitir que un hombre lleva 40 meses
embarazado, a no ser que se especifique que esto no es posible ya que un hombre no
puede gestar hijos. Lenguaje natural: Con un experto humano podemos mantener una
conversacin informal mientras que con un SE no podemos. Capacidad de aprendizaje:
Cualquier persona aprende con relativa facilidad de sus errores y de errores ajenos, que
un SE haga esto es muy complicado [Charniak, 1985]. Perspectiva global: Un experto
humano es capaz de distinguir cuales son las cuestiones relevantes de un problema y
separarlas de cuestiones secundarias. Capacidad sensorial: Un sistema experto carece de
sentidos. Flexibilidad: Un humano es sumamente flexible a la hora de aceptar datos para
la resolucin de un problema. Conocimiento no estructurado: Un sistema experto no es
capaz de manejar conocimiento poco estructurado. [Madruga,2013]. tambin Amador
maneja sus problemas y limitaciones Tienen una nocin muy limitada acerca del contexto
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de problema, y no pueden percibir todas las cosas que un experto humano puede apreciar
de una situacin Pueden existir decisiones que slo son de competencia para un ser
humano y no una mquina [Haugeland, 1985]. No saben cmo subsanar sus limitaciones,
no son capaces de trabajar en equipo o investigar algo nuevo. Son muy costosos de
desarrollar y mantener. Tareas que realiza un Sistema Experto
Monitorizacin[Amador,1996].
La monitorizacin es un caso particular de la interpretacin, y consiste en la comparacin
continua de los valores de las seales o datos de entrada y unos valores que actan como
criterios de normalidad o estndares. Se trata de que el programa pueda determinar en
cada momento el estado de funcionamiento de sistemas complejos, anticipndose a los
posibles incidentes que pudieran acontecer. [Amador,1996]. Nilson nos dice que Es
evidente que para actualizar se necesita de reprogramacin de estos (tal vez este sea una
de sus limitaciones ms acentuadas) otra de sus limitaciones puede ser el elevado costo
en dinero y tiempo, adems que estos programas son poco flexibles a cambios y de difcil
acceso a informacin no estructurad [Amador,1996].
Los Sistemas Expertos carecen de sentido comn, para un sistema experto no hay nada
obvio adems no podemos mantener una conversacin informal con estos sistemas. Para
un sistema experto es muy complicado de aprender de sus errores y de errores ajenos. [
Nilsson,2001]. Riley en 2009 nos dice por que utilizar un sistema experto Con la ayuda de
un Sistema Experto, personas con poca experiencia pueden resolver problemas que
requieren un "conocimiento formal especializado". [Riley,2009] al igual que Jackson deca
que Los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de forma
ms rpida que los expertos humanos. [ Jackson, 1999] otro que explicaba por qu utilizar
un sistema experto fue Crdoba quien deca que Los Sistemas Expertos razonan, pero en
base a un conocimiento adquirido y no tienen sitio para la subjetividad. [ Crdoba, 1988]
al igual que Madruga quien dice que Se ha comprobado que los Sistemas Expertos tienen
al menos, la misma competencia que un especialista humano. cuando los expertos
humanos en una determinada materia son escasos.
En situaciones complejas, donde la subjetividad humana puede llevar a conclusiones
errneas[Amador,1996]. Cuando es muy elevado el volumen de datos que ha de
considerarse para obtener una conclusin. [Madruga,2013]. En los distintos libros se
maneja la arquitectura de un sistema experto la cual Alty nos maneja como Motor de
inferencia.
El sistema experto modela el proceso de razonamiento humano con un mdulo conocido
como el motor de inferencia [Amador,1996]. Dicho motor de inferencia trabaja con la
informacin contenida en la base de conocimientos y la base de hechos para deducir
nuevos hechos. Contrasta los hechos particulares de la base de hechos con el
conocimiento contenido en la base de conocimientos para obtener conclusiones acerca
del problema. [Alty,1984] mientras que Martn dice Base de conocimientos, es la parte
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del sistema experto que contiene el conocimiento sobre el dominio. hay que obtener el
conocimiento del experto y codificarlo en la base de conocimientos.
Una forma clsica de representar el conocimiento en un sistema experto son lar reglas.
Una regla es una estructura condicional que relaciona lgicamente la informacin
contenida en la parte del antecedente con otra informacin contenida en la parte delconsecuente. [Martin 2003]. Al igual que Amador dice que la arquitectura es Base de
hechos (Memoria de trabajo). Contiene los hechos sobre un problema que se han
descubierto durante una consulta. durante una consulta con el sistema experto, el usuario
introduce la informacin del problema actual en la base de hechos.
El sistema empareja esta informacin con el conocimiento disponible en la base de
conocimientos para deducir nuevos hechos. [Amador,1996], pero Riley nos dice que
Subsistema de explicacin.
Una caracterstica de los sistemas expertos es su habilidad para explicar su razonamiento.
usando el mdulo del subsistema de explicacin, un sistema experto puede proporcionaruna explicacin al usuario de por qu est haciendo una pregunta y cmo ha llegado a
una conclusin[Amador,1996]. este mdulo proporciona beneficios tanto al diseador del
sistema como al usuario [Riley,2009].
El diseador puede usarlo para detectar errores y el usuario se beneficia de la
transparencia del sistema. [Riley,2009] y Bellman nos dice Interfaz de usuario.
La interaccin entre un sistema experto y un usuario se realiza en lenguaje natural.
Tambin es altamente interactiva y sigue el patrn de la conversacin entre seres
humanos. Para conducir este proceso de manera aceptable para el usuario es
especialmente importante el diseo del interfaz de usuario [Riley,2009]. Un
requerimiento bsico del interfaz es la habilidad de hacer preguntas. Para obtener
informacin fiable del usuario hay que poner especial cuidado en el diseo de las
cuestiones. [Bellman, 1978].
Los sistemas expertos tienen muchos campos de aplicacin Badiru nos dice que en la
Medicina: Los sistemas expertos enfrentan tareas tales como la resolucin de problemas,
razonamiento automtico y aprendizaje automtico [Riley,2009]. Es tpico el estudio de
estos sistemas inteligentes en dominios especficos del conocimiento, como la medicina.Los programas en esta rea se pueden clasificar en: Mtodos de contestacin prefijada,
formados por algoritmos aritmticos lgicos, en los cuales el control y el conocimiento
estn juntos y estn escritos en lenguajes procedimentales. Mtodos estadsticos que se
clasificaban en Bayesianos, de anlisis discriminantes y anlisis secuencial. [Badiru,1992].
Amador nos dice Anlisis de estados financieros: Es un equivalente a los estados de salud
en la medicina[Riley,2009].
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El anlisis de estados financieros se divide en tres fases. a. Examen o revisin. Se revisan
documentos contables como balance, cuenta de prdidas y ganancias, etc. utilizando para
ello una serie de tcnicas o procedimientos especficos (comparaciones de masas
patrimoniales, porcentajes) [Riley,2009]. Se analiza e interpreta la informacin antesrecopilada y se obtiene un panorama de la situacin actual de la empresa.
c. Por ltimo, se predicen soluciones para ayudar a mejorar la situacin futura de la
empresa. [Amador,1996] Riley nos dice que en la Industria.
Los Sistemas Expertos en la industria se aplican principalmente en: Diagnstico de control
de calidad, Deteccin y actuacin en caso de alarmas y emergencias, Configuracin de
equipos y sistemas bajo demanda, Generacin de especificaciones y manuales de
utilizacin, mantenimiento y reparacin de sistemas fabricados bajo demanda, Control de
procesos industriales, Gestin optima de los recursos. [Riley,2009] y Ponce hacereferencia a la Electrnica, informtica y telecomunicaciones.
Las aplicaciones principales de los sistemas expertos son: Diseo de circuitos de alto grado
de integracin, Sistemas inteligentes de autodiagnstico contenidos. Configuracin de
equipos y sistemas, Control de redes de comunicacin, Programacin automtica. Ajuste
de equipos y sistemas, Optimizacin de programas de computadoras. [Ponce,2010].
Existen muchos ejemplos de sistemas expertos En la Industria
DELTA, de General Electric Company, para reparacin de locomotoras disel y elctricas.Aldo en Disco que repara calderas hidrostticas giratorias para la eliminacin de
bacterias. Teknowledge Inc., Carnegie Group, Symbolics, Lisp Machines Inc., Thinking
Machines Corporation, Cognitive Systems Inc. [Riley,2009]. Fueron creadas en solicitud
de una creciente demanda de Sistemas Expertos formando una inversin total de 300
millones de dlares. Las mquinas Lisp eran su producto principal, (ordenadores que
ejecutaban programas LISP con la misma rapidez que en un ordenador central) y el otro
producto fueron las herramientas de desarrollo de Sistemas Expertos. [Riley,2009].
En MedicinaETT. Clasifica pacientes con problemas de arterias coronarias. Identifica varios factores
que determinan los diagnsticos que emite como la edad, las condiciones actuales del
paciente, su historial mdico, entre otros factores. [Riley,2009]
SPACEMED. Este es un Sistema Experto para asistencia en emergencias mdicas que
sucedan durante un vuelo espacial o aborde de una estacin espacial en rbita. La
principal caracterstica de este sistema experto es un diagnstico rpido en casos de
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envenenamiento, resultado de la inhalacin de contaminantes txicos liberados en la
cabina o en la nave espacial. Este sistema provee indicaciones para el tratamiento de
cualquier tipo particular de envenenamiento. [Badiru,1992].
En Anlisis de Estados Financieros AFIN. Realiza un anlisis de estados financieros en la
empresa basndose en el Plan General de Contabilidad Espaol de 1990.AIDE. Ayuda en el diagnstico de empresas de la Central de Balances del Banco de Francia
[Riley,2009]. ALFEX. Proyecto referente a la creacin de Sistemas Expertos capaces de
asesorar sobre la salud financiera de una empresa, as como desarrollar bases de
conocimiento y herramientas adecuadas para manejarlas.
ANALYSIS. Clasifica funcionalmente el balance y la cuenta de prdidas y ganancias.
[Amador,1996].
En la Aviacin del tipo de los SE en calendarizacin ARMAC, GADS, RAMP, SALTO, RMAS,
AAMPS, ACAMS, MOCA, ARIES, EXPICS, Duty Roster System, Aeroplan. Incluyen su uso en
empresas como United Airlines, Air Canada, entre otras [Riley,2009] .
Del tipo de planeo de vuelos y configuraciones. AALP y MD-11 Interior Design Config
System. [Ponce,2010].
La forma de interactuar de los sistemas expertos con los usuarios puede ser de distintas
formas una es como lo dice Riley Verificador. El usuario intenta comprobar la validez del
desempeo del sistema. [Riley,2009] o Tutor. El usuario da informacin adicional al
sistema o modifica el conocimiento que ya est presente en el sistema. [Badiru,1992]
tambin puede ser alumno. El usuario busca rpidamente desarrollar pericia personal
relacionada con el rea especfica mediante la recuperacin de conocimientos
organizados y condensados del sistema. [ponce,2010] y cliente. El usuario aplica la pericia
del sistema a tareas especficas reales. [ Nilsson,2001]. Los componentes de un sistema
experto son Subsistema de control de coherencia. Este componente previene la entrada
de informacin incoherente en la base de conocimiento. Es un componente muy
necesario, a pesar de ser un componente reciente. [Badiru,1992] Subsistema de
adquisicin de conocimiento. Se encarga de controlar si el flujo de nuevo conocimiento a
la base de datos es redundante. Slo almacena la informacin que es nueva para la base
de datos. [ponce,2010] Motor de inferencia. Este componente es bsico para un SE; se
encarga de obtener conclusiones comenzando desde el conocimiento abstracto hasta el
conocimiento concreto. Si el conocimiento inicial es muy poco, y el sistema no puede
obtener ninguna conclusin, se utilizar el subsistema de demanda de informacin.
[jackson,1999] Subsistema de explicacin. Este componente entra en ejecucin cuando el
usuario solicita una explicacin de las conclusiones obtenidas por el SE. Esto se facilita
mediante el uso de una interfaz. [Madruga,2013]
Las partes principales de un sistema son La base de conocimiento: La base de
conocimiento es una base de datos que posee una informacin y unas reglas especficas
sobre una materia o tema determinado.
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En la metodologa tradicional, la base de conocimiento se conforma de objetos y
atributos [Riley,2009] . Un objeto es una conclusin que es definida por sus atributos
relacionados; y un atributo es una caracterstica o cualidad especfica que ayuda a definir
un objeto. [Jackson,1999] adems de El motor de inferencia Para construir un motor de
inferencia, existen tres mtodos bsicos: encadenamiento hacia adelante,
encadenamiento hacia atrs y reglas de produccin. [Martin, 2003] del Mtodo deencadenamiento hacia adelante A este mtodo se le llama conducido por datos, porque
el motor de inferencia utiliza la informacin que el usuario le proporciona para moverse
a travs de una red de operadores AND y operadores OR hasta que encuentra un punto
terminal que es el objeto. Si el motor de inferencia no puede encontrar un objeto que
cumpla con los requisitos, el SE pide ms informacin. [Amandor,1996] y del Mtodo de
encadenamiento hacia atrs. Este mtodo es el contrario al mtodo anterior. Un motor
de inferencia de encadenamiento hacia atrs comienza con una hiptesis (objeto) y pide
informacin para confirmarlo o negarlo. A este mtodo se le llama conducido por objetos
porque el SE empieza con un objeto e intenta verificarlo. [Riley,2009]
Las metodologas utilizadas para la construccin de un sistema experto son Metodologa
de Prototipos en el desarrollo de Sistemas Expertos se nos plantean dos importantes
riesgos: No existen implementaciones similares que puedan servir de orientacin al
encargado del desarrollo en casi la totalidad de los casos. En muchos puntos, los requisitos
necesarios estn esbozados con muy poca precisin. [Amandor,1996] Metodologa
Orientada a Objetos La programacin orientada a objetos (OOP en adelante) es un tipo
de programacin que provee una manera de modula rizar programas estableciendo reas
de memoria particionadas para datos y procedimientos, que pueden ser usadas como
plantillas para crear copias de tales mdulos conforme se requieran. [Riley,2009].
Para construir un sistema experto se necesita los lenguajes de programacin algunos son
LISP utiliza un ciclo llamado leer - evaluar - imprimir. Cuando el programador teclea algo
en LISP, el lenguaje toma lo que se ha tecleado, intenta responder de cualquier forma y
despus despliega dicha respuesta en la pantalla [Riley,2009]. El trmino en LISP usado
para ver lo que se ha tecleado es leer; el trmino usado para tratar de responder de
cualquier forma es evaluar; y el trmino usado para desplegar la respuesta en la
pantalla es imprimir. Si hubiera una persona en vez de una mquina en frente del
programador, diramos que dicha persona estara escuchando, comprendiendo y
respondiendo al programador. [Riley,2009]CLIPS es otra herramienta para el desarrollo
de S.E. que ofrece un entorno completo para su construccin basado en reglas y objetos.CLIPS est siendo utilizado por numerosos usuarios como la NASA (que es su creadora),
muchas universidades y empresas. CLIPS viene de (C Language Integrated Production
System) y como su nombre indica uno de los objetivos que buscaban sus creadores era la
fcil integracin con programas en C [Riley,2009]. As, al darle una portabilidad con
programas en lenguaje C, las universidades que lo usan pueden trasladar fcilmente sus
aplicaciones al entorno del agente. [Amandor,1996] Prolog es un lenguaje de
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programacin que se centra alrededor de un conjunto pequeo de mecanismos,
incluyendo reconocimiento de patrones, estructuras de datos basadas en rboles y
bactraking (retroceso) automtico [Riley,2009].
Este conjunto pequeo constituye una estructura de programacin sorprendentemente
poderosa y flexible. Prolog es ideal para resolver problemas que involucren objetos - enparticular objetos estructurados - y relaciones entre ellos. Por ejemplo, un ejercicio muy
sencillo en Prolog es expresar relaciones espaciales, de la forma: la esfera azul detrs de
la verde. [Badiru,1992]. C y C++ es uno de los lenguajes de programacin ms populares
en uso. Proporciona un esqueleto estructurado sin lmites para la creatividad del
programador; una de las ventajas de C sobre otros lenguajes usados para investigacin en
IA es que es un lenguaje estructurado y, adems, si su aplicacin no requiere usar la
tcnica Backtracking ni los recursos de una base de datos, estos no se convierten en un
peso extra que debe soportar la aplicacin. [Castillo, 1989].
Algunas de las herramientas que fueron utilizadas para la construccin de sistemas
expertos son Gold Works II: Esta herramienta de programacin creada por Gold Hill
Computers Inc. se ejecuta bajo LISP y utiliza la metodologa orientada a objetos. Este
programa corre en computadoras IBM compatibles, Macintosh y estaciones de trabajo
Sun. las caractersticas que realzan a este programa incluyen una herramienta dinmica
de grficos que permite la creacin de imgenes activas, as como tambin permite
desarrollar interactivamente interfaces grficas dinmicas sin tener que escribir ni una
lnea de cdigo; tambin se incluyen visores orientados a grficos para marcos, reglas y
afirmaciones (aserciones). Se integra fcilmente con C. [Martin, 2003]ART es una
herramienta que tiene un nmero de caractersticas poderosas para el desarrollo de SE,
por ejemplo, permite la construccin de varios escenarios o mundo hipotticos, los cules
pueden ser explorados automticamente para determinar su deseabilidad. De esta forma
varios escenarios alternos pueden ser explorados para probar un plan estratgico dado
con un conjunto de sentencias dado. La caracterstica de esquema es otro aspecto de este
programa el cual provee una representacin orientada a objetos para sistemas resoluto
res de problemas basados en conocimientos. [Ponce,2010] Humble es un Shell orientado
a objetos para SE escrito en Smalltalk que combina reglas con encadenamiento hacia
delante y hacia atrs con representacin de objetos, paso de mensajes y uso de objetos
[Riley,2009] .
Las reglas de sintaxis usadas en Humble son una versin modificada de la sintaxis de
Smalltalk. A diferencia de la mayora de los shells, Humble tiene la capacidad de construir
bloques if - then - else. La caracterstica principal de Humble es que las reglas operan
sobre entidades. Las entidades son un importante tipo de objeto que tienen una
representacin especfica. En las aplicaciones las entidades se categorizan en un nmero
de tipos diferentes los cules son definidos por el desarrollador o por el Ingeniero de
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conocimientos. [Riley,2009] KEE, acrnimo de Ambiente de Ingeniera del Conocimiento,
de IntelliCorp es una de las herramientas de desarrollo orientados a objetos de SE ms
avanzada en la actualidad. Hoy en da tiene un considerable uso en esfuerzos mayores de
desarrollo tanto en el sector comercial como en el gobierno. Las funciones en KEE se
implementan como extensiones de LISP, de manera que todo el vocabulario del lenguaje
LISP puede usarse en conjuncin con las funciones predefinidas [Riley,2009]. El sistemaentero est construido en una estructura de objetos, que en el ambiente son llamados
unidades. [Madruga,2013] Las diferentes tareas que realiza un sistema experto son
interpretacin, diagnstico y monitor la interpretacin consiste en encontrar el
significado de los datos de entrada obtenidos por sensores o introducidos por el usuario.
Con frecuencia aparecen datos contradictorios, incompletos o inexactos, por lo que hay
que dotar al SE de conocimiento para resolver un problema de este tipo, y que de todas
formas llegue a una resolucin [Riley,2009].
Existen dos tipos de interpretacin: Anlisis: La interpretacin de datos se obtiene
mediante la separacin o distincin de las partes que forman los datos. Sntesis: Lainterpretacin de los datos se obtiene mediante la combinacin de los
mismos[Riley,2009] . El diagnstico consiste en identificar las causas internas que
provocan un problema, avera o disfuncin a partir de una serie de datos o sntomas que
son consecuencia de la misma y que son observables. [Madruga,2013] Diseo y seleccin
El diseo se puede concebir de distintas formas: l diseo en ingeniera es el uso de
principios cientficos, informacin tcnica e imaginacin en la definicin de una estructura
mecnica, mquina o sistema que ejecute funciones especficas con el mximo de
economa y eficiencia [Riley,2009].
El diseo industrial busca rectificar las omisiones de la ingeniera, es un intento consiente
de traer forma y orden visual a la ingeniera de hardware donde la tecnologa no provee
estas caractersticas. [Riley,2009]. Planificacin: La planificacin es la realizacin de planes
o secuencias de acciones y es un caso particular de la simulacin. Est compuesto por un
simulador y un sistema de control. El efecto final es la ordenacin de un conjunto de
acciones con el fin de conseguir un objetivo global (costo mnimo, tiempo mnimo, etc.)
[Martin, 2003] Control Un sistema de control participa en la realizacin de las tareas de
interpretacin, diagnstico y reparacin de forma secuencial. Con ello se consigue
conducir o guiar un proceso o sistema. Los sistemas de control son complejos debido al
nmero de funciones que deben manejar y el gran nmero de factores que deben
considerar; esta complejidad creciente es otra de las razones que apuntan al uso delconocimiento, y por tanto de los Sistemas Expertos. [Ponce,2010].
Hoy en da cada vez se van requiriendo nuevos sistemas expertos estos son algunas de las
tendencias futuras para los sistemas expertos El mercado de herramientas para el
desarrollo de sistema experto est sufriendo una profunda transformacin debido a una
reorganizacin en el mercado informtico y al cambio de estrategia de las compaas
dedicadas al desarrollo de estas herramientas [Riley,2009]. Son cada vez ms las
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compaas que antao se dedicaban exclusivamente a la Inteligencia artificial y que han
decidido introducirse en otros mercados ms amplios. Esto ha provocado una confusin
que ir en aumento a medida que las empresas que integraban el grupo del mercado de
la inteligencia artificial pasen a comercializar otro tipo de productos. [Madruga,2013].
El mercado se ha ido reconfigurando aprovechando las experiencias del pasado y elavance tecnolgico. As se ha pasado de utilizar mquinas especficas (por ejemplo,
mquinas LISP) a usar ordenadores comunes (estaciones de trabajo, ordenadores
personales, etc.) [Riley,2009] . Las aplicaciones eran muy especficas y ahora el mbito es
mucho ms amplio [Ponce,2010]..
Los sistemas basados en el conocimiento estaban pensados para trabajar de forma aislada
y ahora se conciben integrados con otros sistemas. Y, finalmente, el nmero de personas
formadas en estas tcnicas es mucho mayor que las existentes hace unos aos. Un anlisis
del mercado actual lleva a distinguir seis categoras de herramientas en funcin de la
plataforma de desarrollo y de operacin que lo estructuran. [Ponce,2010]. Herramientas
para estaciones de trabajo: Aunque el nmero de herramientas en este sector no ha
sufrido grandes variaciones, la aparicin de nuevas herramientas catalogadas como
herramientas orientadas a dominios especficos podran incluirse en esta categora. Este
mercado presenta el mayor volumen de ventas, y puede ser considerado sin duda, junto
con el de los PCs, el que tiene ms proyeccin de futuro [Ponce,2010]. De hecho, aquellas
compaas que no ofrecen una buena herramienta para estaciones de trabajo estn
realizando esfuerzos para colocar en el mercado un producto capaz de competir en este
entorno. [Madruga,2013] Herramientas CBR (Case-Based Reasoning): La demanda de
herramientas de este tipo se est consolidando mediante la mejora de la calidad de sus
productos con ms utilidades y nuevos componentes. Son herramientas de razonamiento
basadas en casos, para a partir de ellos inducir las reglas y criterios por similitud.
[Ponce,2010].
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Anexo 2
MECCA es un sistema experto que fue desarrollado como tesis de grado
en la Universidad de Los Andes en 1987 por Sara Croitoru y Vivian
Luchau para optar al ttulo de Ingenieros de Sistemas y Computacin. El
Doctor Jorge Meja, anestesilogo de La Universidad del Rosario,
colabor como experto en contenidos.
El objetivo de MECCA es ofrecer una herramienta educativa que permita,
tanto al mdico experto como al estudiante de medicina, practicar sus
conocimientos en el suministro de anestesia en un paciente ficticio
durante la simulacin de una ciruga. As el usuario puede reconocer los
efectos de sus decisiones mdicas sin los riesgos que esto supone en la
vida real. El objetivo del sistema no es ensear al estudiante cmo
determinar un plan anestsico sino permitirle aplicar sus conocimientos
planteando l mismo el plan anestsico y observando el efecto que tiene
sobre el paciente. MECCA es bsicamente un simulador. Por este motivo,
est definido mediante una serie de estados en los cuales el paciente
puede estar en un momento determinado. Es decir, el paciente es para el
sistema el conjunto de los valores de las variables que lo definen. Es
decisin del experto determinar las variables clnicas y fisiolgicas que
definen al paciente (p. ej. tensin arterial, tensin sistlica) con el fin de
hacer nfasis en un rea determinada, dejando de lado las que en un
momento dado no tienen tanta importancia. Permite al usuario experto
definir los elementos con los cuales va a trabajar el sistema. Estos estnrelacionados con el paciente mismo y con el tratamiento que se est
llevando a cabo. Permite capturar informacin acerca de: las variables
clnicas fisiolgicas, los datos del paciente (edad, peso, sexo), drogas,
lquidos, bases (anestsicos y oxgeno), eventos especiales (sangrado) y
tcnicas elementa les (intubacin). MECCA es un sistema que est
orientado fundamentalmente a educacin, por lo cual se implementaron
herramientas que facilitan al estudiante su proceso de aprendizaje,
formalizando los conceptos y entendiendo los porqus [Vivian,20013].
Dendral es un sistema experto que permite resolver la cuestin planteadaanteriormente a travs de un proceso de bsqueda de generacin y
prueba jerrquica que se divide en tres partes funcionales: plan,
generacin y prueba. Su base de conocimientos se desglosa en dos
conjuntos de reglas correspondientes a cada una de las fases de
desarrollo del sistema.
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Primera Fase Consista en calcular todos los compuestos que podan dan
lugar al nmero msico de la molcula inicial, teniendo en cuenta el
nmero msico de cada uno de los tomos en los que se divida el
compuesto y las restricciones de valencia. Estas restricciones permitieron
podar el rbol de posibles soluciones rpidamente, reduciendo el coste
computacional de la bsqueda exhaustiva que se estaba realizando.
Segunda Fase Intentaba modelar el procedimiento inferencial del experto
qumico para encontrar la estructura molecular de la combinacin que se
consideraba solucin: representar dicha estructura en forma de grafo
META-DENDRAL es un sistema de auto-aprendizaje que permita inducir
sus propias reglas a partir de la introspeccin de datos de entrada
procedentes de la fragmentacin del espectrmetro msico de molculas
cuya estructura es conocida. DENDRAL y posteriormente su mejora
META-DENDRAL tan slo fueron usados por investigadores yuniversidades. La versin ms reciente del generador de estructuras
interactivo, GENOA, ha sido autorizada para uso comercial; aunque su
uso principalmente est limitado a la investigacin acadmica.Fue el
primer sistema experto en ser utilizado para propsitos reales, al margen
de la investigacin computacional, y durante aproximadamente 10 aos,
el sistema tuvo cierto xito entre qumicos y bilogos, ya que facilitaba
enormemente la inferencia de estructuras moleculares, dominio en el que
Dendral estaba especializado. Inicialmente escrito en Lisp, su filosofa de
trabajo se aleja de las estructuras clsicas de los sistemas expertos ms
tpicos (como Mycin o XCon), ya que su implementacin no separaba de
forma explcita el conocimiento del motor de inferencia. Sin embargo,
pronto se convirti en uno de los modelos a seguir por muchos de los
programadores de sistemas expertos de la poca [santana,2009].
Las races de los sistemas expertos abarcan muchas disciplinas; en
particular, una de las races principales de los sistemas expertos es el
rea del procesamiento de la informacin en la mente humana,
denominada ciencia cognitiva (Berlanga et al, 1999). La cognicin es el
estudio de la manera en que los humanos procesan la informacin. En
otras palabras, la cognicin es el estudio de la manera en que las
personas piensan, especialmente cuando resuelven problemas El sistema
experto desarrollado contempla los siguientes aspectos generales
inherentes a la automatizacin global de un edificio:
a) Sistema de gestin del confort b) Sistema de gestin de la seguridad c)
Sistema de gestin del ahorro energtico
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a) Sistema de gestin del confort
Este sistema est constituido por el sistema de control de la iluminacin y
por el sistema de control de temperatura del edificio
cmo acta el sistema de gestin de seguridad?
Si en una determinada habitacin se genera un incendio, el sensor de
llama y el de humo se activarn y enviarn una seal para que se cierre la
electrovlvula de gas, se desactive la llave trmica para cortar el
suministro de energa, se apague el aire acondicionado para evitar
propagar el incendio y se active el MODEM para que realice una llamada
a la estacin de bomberos. Si existe una prdida de gas, el sensor que
mide la composicin del aire se activar y enviar una seal para que el
sistema cierre la electrovlvula de gas, abra las ventanas y puertas y
desconecte la llave trmica[sierra,2000].
La medicina es un rea en donde se requiere de mucho entrenamiento
para ser un especialista, adems, cuando existe una amplia diversidad de
enfermedades, los sntomas pueden ser confusos cuando se busca
determinar rpidamente un diagnstico oportuno, que puede significar la
sobrevivencia o la muerte del paciente.
En este sentido, el sistema experto sustituye al especialista en un rea
dominada plenamente por el mdico. La parte importante son los recursos
que se refieren al conocimiento almacenado adquirido, ya sea con la
ayuda de un especialista o bien, a travs del sistema que integra un
mdulo de aprendizaje, donde se construye su propio conocimiento.
Forma en que se Realiza el Examen
Una aguja con un electrodo se introduce por la piel, en el msculo. La
actividad elctrica detectada por el electrodo se despliega en un
osciloscopio (y puede ser oda a travs de una corneta). Debido a que los
msculos estn aislados y por lo general son unidades grandes, cada
electrodo suministra slo una imagen promedio de la actividad del
msculo seleccionado. Puede ser necesario colocar varios electrodos endiferentes sitios para obtener una evaluacin precisa. Despus de colocar
los electrodos, se le puede pedir al paciente que contraiga el msculo (por
ejemplo, doblando el brazo). La presencia, tamao y forma de la onda
producida por el osciloscopio (el potencial de accin) suministra
informacin sobre la capacidad del msculo para responder al estmulo
nervioso. Cada fibra muscular que se contrae producir un potencial de
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accin, y su tamao afectar el ritmo (la frecuencia con que ocurre el
potencial de accin) y el tamao (amplitud) del potencial de accin.
Para realizar un diagnstico se requiere informacin sobre los sntomas
del paciente, condicin general, historial clnico y resultados del
laboratorio. Estos datos se obtienen a partir de una serie de preguntas,cada una de las cuales es determinada a partir de la respuesta anterior
del paciente utilizando diversas reglas o a travs de la experiencia
(almacenada en la memoria del ser humano experto o bien, del sistema
experto). Al principio las preguntas son generadas para reducir el nmero
de enfermedades posibles planteando una hiptesis, y al final se realizan
preguntas para soportar el diagnstico.
Una de las formas comunes de llegar a un diagnstico es mediante el
interrogatorio al paciente, en este sentido, los sistemas expertos son los
ms aptos para esta tarea. Cuando el interrogatorio al paciente se realizade forma correcta se podr elegir el tratamiento adecuado para su
problema. Otro punto a favor de los sistemas expertos es que al tener
almacenado el conocimiento en medios electrnicos, nunca se
deteriorar, por el contrario, con el mdulo de aprendizaje se logran
ingresar nuevas reglas para tratar nuevas enfermedades, lo que asegura
tambin que al realizar la prueba en pacientes con los mismos sntomas
se diagnostique de la misma forma. A pesar de la precisin de los
sistemas expertos, una parte que hace falta para poder respaldar los
resultados o para poder llegar a El Sistema Experto PARFAC, ayuda
solamente al diagnstico de parlisis Facial. Este sistema requiere de dos
a tres meses para obtener una aceptable base de conocimientos del
experto en el dominio que maneja para esto se debe contar con varias
horas de disponibilidad del experto.
No obstante, se puede complementar el PARFAC para llegar a obtener un
sistema completo que puede ayudar a revisar todos los diferentes
diagnsticos neuropatolgicos del cuerpo humano, es decir verificar el
funcionamiento de los nervios perifricos y musculares. Ellas ms rpido
es la exploracin fsica [Guevara,2013].
ANEXO 3
Marco Metodolgico
Los Sistemas Expertos fueron desarrollados por la comunidad de IA a
mediados de los aos 60. En este periodo de investigacin de IA se crea
que algunas pocas reglas de razonamiento sumadas a computadoras
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poderosas podan producir un experto o rendimiento sper humano. Un
intento en esta direccin fue el general, Solucionador de problemas de
propsito general (Turban, 1995).
Mas-commonkads
Esta metodologa es orientada a objetos para su aplicacin a la
produccin de SMA. La metodologa commonkads gira alrededor del
modelo de experiencia y est pensada para desarrollar sistemas expertos
que interacten con el usuario de echo considera solo dos agentes
bsicos el usuario, y el sistema.
Commonkads abarca todo el ciclo de desarrollo del software, se extiende
no solamente a KBSs sino al software en general. Se utiliza como un
estndar para el desarrollo de sistemas de conocimiento. Esto mediantesiete modelos: Organizacin, Tareas, Agentes, Pericia, Comunicacin
Diseo [Iglesias,1998]
Mas-commonkads ha sido la primera en plantear un desarrollo de sma
integrado con un ciclo de vida de software, concretamente el espiral
dirigido por riesgos [Pressman,1982]
Ventajas. Muestra lo importante que es el anlisis de la organizacin en
las estrategias de introduccin y desarrollo de sistemas de tecnologas de
la informacin, Es una metodologa estndar del conocimiento, quesoporta las aplicaciones de ingeniera y de gestin del conocimiento a la
hora de construir los sistemas del conocimiento [Bratman,1987]
La arquitectura BDI se inspira en un modelo cognitivo del ser humano.
Segn esta teora los agentes utilizan un modelo del mundo una
representacin de como se les muestra el entrono [Bratman,1987]
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Fig. 4. Arquitectura del sistema experto.
Commonkads se pueden formular a partir de un nmero de principios que
determinan la lnea base y racional de su desarrollo. Estos principios, que
compartimos, se basan en las lecciones aprendidas en la implementacin
de sistemas de conocimiento [Schreiber,99]
y son:
1. La ingeniera del conocimiento no intenta apoderarse de la cabeza de
los expertos, aunque consiste en construir aspectos de diferentesmodelos de conocimiento humano [Schreiber,99].
2. Principio de nivel de conocimiento: para modelar el conocimiento,
primero hay que concentrarse en la estructura del conocimiento
conceptual, y dejar los detalles de la programacin para despus
[Schreiber,99].
3. El conocimiento tiene una estructura interna estable que se analiza
distinguiendo los tipos especficos de conocimiento y los roles
[Schreiber,99].
4. Un proyecto de conocimiento se debe gestionar aprendiendo de las
experiencias, en forma de espiral controlada [Schreiber,99].
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